Đánh giá số liệu mưa vệ tinh GSMaP cho khu vực việt nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN THỊ BẮC ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU MƢA VỆ TINH GSMAP CHO KHU VỰC VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội - 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN THỊ BẮC ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU MƢA VỆ TINH GSMAP CHO KHU VỰC VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tƣợng khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGÔ ĐỨC THÀNH Hà Nội -2015 Lời cảm ơn Luận văn đƣợc hoàn thành dƣới hƣớng dẫn khoa học PGS.TS Ngô Đức Thành Tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến ngƣời thầy hết lịng động viên, tận tình bảo, định hƣớng khoa học tạo điều kiện tốt cho tác giả suốt thời gian thực luận văn Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới Khoa Khí tƣợng Thủy văn Hải dƣơng học, Phịng Sau Đại học trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, đặc biệt thầy cô, bạn bè khoa Khí tƣợng Thủy văn Hải dƣơng học, anh chị em đồng nghiệp Đài Khí tƣợng Cao khơng cung cấp cho tác giả kiến thức chuyên môn quý báu, tạo điều kiện giúp đỡ tác giả học tập nghiên cứu Luận văn thực đƣợc thiếu quan tâm, giúp đỡ vơ to lớn từ gia đình đặc biệt từ cha mẹ, từ ngƣời bạn đời tác giả Lòng biết ơn sâu nặng xin đƣợc gửi tới gia đình, ngƣời hy sinh, chăm sóc, ủng hộ, tạo điều kiện mặt cho tác giả nguồn động lực to lớn giúp tác giả hồn thành luận văn Nguyễn Thị Bắc MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH DANH MỤC BẢNG DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU Chƣơng I: TỔNG QUAN 1.1 Những nghiên cứu nƣớc 1.2 Những nghiên cứu nƣớc 15 1.3 Sản phẩm mƣa vệ tinh GSMaP 17 1.4 Đặc điểm mùa mƣa Việt Nam 18 1.5 Mƣa cực trị 19 Chƣơng II: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU 21 2.1 Phƣơng pháp nghiên cứu 21 2.1.1 Phƣơng pháp tính hệ số tƣơng quan 21 2.1.2 Phƣơng pháp tính hệ số biến thiên 22 2.1.3 Lƣợng mƣa ngày lớn năm Rx1day 22 2.2 Nguồn số liệu 23 2.2.1 Số liệu mƣa vệ tinh GSMaP_MVK 23 2.2.2 Bộ số liệu mƣa lƣới APHRODITE 23 2.2.3 Số liệu mƣa quan trắc trạm 24 2.2.4 Số liệu gió 26 Chƣơng III: KẾT QUẢ 27 3.1 Khả biểu diễn phân bố không gian mƣa GSMaP 27 3.1.2 Phân bố theo vĩ độ 34 3.1.3 Phân bố theo kinh độ 36 3.1.4 Phân bố theo mùa 39 3.2 Đánh giá khả GSMaP bảy vùng khí hậu 42 3.2.1 Biến đổi lƣợng mƣa năm khu vực 42 3.2.2 Xu lƣợng mƣa 46 3.3 Đánh giá yếu tố mƣa cực trị Rx1day 55 3.4 Đánh giá số kiện mƣa lớn điển hình 57 3.4.1 Đợt mƣa ngày 14 – 17/5/2001 57 3.4.2 Đợt mƣa ngày 17 – 22/9/2002 58 3.4.3 Đợt mƣa ngày 27 – 29/9/2005 59 KẾT LUẬN 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Thành phần sản phẩm GSMaP (Okamoto ccs, 2011) 17 Hình 3.1 Hệ số tƣơng quan số liệu mƣa trung bình tháng 2001-2007 47 trạm khí tƣợng GSMaP, APHRODITE với số liệu mƣa trạm (trên) GSMaP – APHRODITE (dƣới) Vị trí trạm trục hồnh đƣợc xếp theo thứ tự từ Bắc vào Nam 27 Hình 3.2 Lƣợng mƣa trung bình giai đoạn 2001-2007 khu vực Việt Nam (a) GSMaP, (b) APHRODITE hệ số biến thiên (c) GSMaP, (d) APHRODITE Đơn vị:mm/ngày 29 Hình 3.3a Lƣợng mƣa trung bình năm thời kỳ 2001-2004 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) Đơn vị:mm/ngày 31 Hình 3.3b Lƣợng mƣa trung bình năm giai đoạn 2005-2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) Đơn vị:mm/ngày 33 Hình 3.4 Sự dịch chuyển mƣa theo vĩ độ giai đoạn 2001-2007 khu vực Việt Nam (a) GSMaP, (b) APHRODITE Đơn vị: mm/ngày 35 Hình 3.5 Sự dịch chuyển mƣa theo kinh độ giai đoạn 2001-2007 khu vực Việt Nam từ 90N-230N, 160N-230N, 90N-160N (a), (b), (c) GSMaP (d), (e), (f ) APHRODITE Đơn vị: mm/ngày 37 Hình 3.6 Trung bình lƣợng mƣa trƣờng gió mực 925mb tháng 12,1,2, tháng 3,4,5, tháng 6,7,8, tháng 9,10,11 (từ trái sang phải) giai đoạn 2001-2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) 40 Hình 3.7 Trung bình lƣợng mƣa tháng năm khu vực Việt Nam giai đoạn 2001 – 2007: GSMaP (đƣờng màu đỏ), APHRODITE (đƣờng màu xanh) Đơn vị: mm/ngày 44 Hình 3.8 Lƣợng mƣa toàn Việt Nam giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) 47 Hình 3.9 Lƣợng mƣa khu vực Tây Bắc giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) 48 Hình 3.10 Lƣợng mƣa khu vực Đơng Bắc giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) 49 Hình 3.11 Lƣợng mƣa khu vực Đồng Bằng Bắc Bộ giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) 50 Hình 3.12 Lƣợng mƣa khu vực Bắc Trung Bộ giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) 51 Hình 3.13 Lƣợng mƣa khu vực Nam Trung Bộ giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) 53 Hình 3.14 Lƣợng mƣa khu vực Tây Nguyên giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) 54 Hình 3.15 Lƣợng mƣa khu vực Nam Bộ giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) 55 Hình 3.16 Lƣợng mƣa ngày lớn GSMaP (trái), APHRODITE (phải) giai đoạn 2001-2007 Đơn vị mm/ngày 56 Hình 3.17: Tổng lƣợng mƣa đợt mƣa lớn ngày 14-17/5/2001 (a) GSMaP, (b) APHRODITE (c) so sánh số liệu mƣa ngày đợt mƣa lớn GSMaP, APHRODITE số liệu mƣa quan trắc trạm Kỳ Anh 58 Hình 3.18: Tổng lƣợng mƣa đợt mƣa lớn ngày 17-22/9/2002 (a) GSMaP, (b) APHRODITE (c) so sánh số liệu mƣa ngày đợt mƣa lớn GSMaP, APHRODITE số liệu mƣa quan trắc trạm Kỳ Anh 59 Hình 3.19: Tổng lƣợng mƣa đợt mƣa lớn ngày 27-29/9/2005 (a) GSMaP, (b) APHRODITE (c) so sánh số liệu mƣa ngày đợt mƣa lớn GSMaP, APHRODITE số liệu mƣa quan trắc trạm Quỳnh Lƣu 60 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Danh sách trạm khí tƣợng khai thác số liệu 25 Bảng 3.1 Các khu vực nghiên cứu 42 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT CMORPH - Prediction Center MORPHing product: Phƣơng pháp tính mƣa theo kỹ thuật Morphing GSMaP - Global Satellite Mapping of Precipitation product: Số liệu mƣa vệ tinh toàn cầu GSMaP IR - Infrared: Hồng ngoại PERSIANN - Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks: Phƣơng pháp tính mƣa theo kỹ thuật mạng thần kinh nhân tạo TRMM - Tropical Rainfall Measuring Mission: Chƣơng trình đo mƣa nhiệt đới vệ tinh MỞ ĐẦU Việt Nam nằm khu vực nhiệt đới gió mùa, với tính chất mƣa nhiều, mƣa theo mùa nên hàng năm Việt Nam phải hứng chịu nhiều thiệt hại nghiêm trọngtừ thiên tai nhƣ mƣa lớn, bão, lũ lụt, lũ quét, v.v gây ảnh hƣởng đến sở hạ tầng, đời sống sinh hoạt cịn ảnh hƣởng đến tính mạng ngƣời Lƣợng mƣa yếu tố đầu tiên, quan trọng góp phần gây lũ lụt, lũ quét, v.v Do đó, nghiên cứu lƣợng mƣa móng quan trọng để hiểu chế nhƣ phát hiện, cảnh báo lũ lụt xảy ra.Có nguồn thu thập số liệu lƣợng mƣa khác nhƣ đo lƣợng mƣa trực tiếp, tính lƣợng mƣa từ hệ thống radar thời tiết mặt đất hay sử dụng hệ thống vệ tinh Số liệu từ thiết bị đo mƣa có độ tin cậy xác cao nhƣng bị giới hạn không gian thời gian Mạng lƣới radar thời tiết hạn chế nên chƣa thể cung cấp số liệu cách đầy đủ Do đó, để cung cấp số liệu lƣợng mƣa cho dự báo nhƣ nghiên cứu sản phẩm mƣa vệ tinh trở thành nguồn số liệu khắc phục đƣợc khó khăn Ở nƣớc ta chƣa có nhiều nghiên cứu xu thế, đặc điểm biến đổi lƣợng mƣa hay tƣợng khí hậu cực trị, đặc biệt xét đến yếu tố liên tục không gian thời gian Do vậy, luận văn sử dụng nguồn số liệu mƣa vệ tinh toàn cầu GSMaP với số liệu mƣa trạm, số liệu mƣa lƣới xây dựng dựa quan trắc mặt đất APHRODITE để phân tích đặc điểm mƣa, từ xem xét tính hiệu quả, khuyến nghị sử dụng số liệu mƣa vệ tinh GSMaP xa bổ sung số liệu mƣa vệ tinh GSMaP vào kho liệu mƣa cho nghiên cứu mƣa Việt Nam có ý nghĩa thực tiễn Chính tơi đề xuất đề tài: “Đánh giá số liệu mưa vệ tinh GSMaP cho khu vực Việt Nam” để góp phần giải vấn đề nêu Bố cục luận văn phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo phụ lục gồm có chƣơng với nội dung sau: Chƣơng 1: Tổng quan Tác giả trình bày nghiên cứu mƣa nƣớc năm gần đây, đặc biệt nghiên cứu đánh giá, sử dụng số liệu mƣa vệ tinh nói chung nhƣ số liệu mƣa GSMaP nói riêng Hình 3.14 Lƣợng mƣa khu vực Tây Nguyên giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) Hình 3.14 cho ta thấy xu lƣợng mƣa khu vực Tây Nguyên (NII) giai đoạn 2001 – 2007 Khu vực Tây Nguyên thể xu tăng lƣợng mƣa GSMaP APHRODITE Xu tăng lƣợng mƣa khu vực Tây Nguyên rõ ràng GSMaP, đặc biệt năm 2007 lƣợng mƣa tăng nhiều nhất, APHRODITE lƣợng mƣa có xu tăng lại thấy rõ năm 2005, 2006 Khu vực Nam Bộ (NIII) 54 Hình 3.15 Lƣợng mƣa khu vực Nam Bộ giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP (trên) APHRODITE (dƣới) Cũng giống nhƣ vùng khí hậu Nam Trung Bộ Tây Nguyên, khu vực Nam Bộ (NIII) thể xu tăng lƣợng mƣa giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP APHRODITE Lƣợng mƣa có xu tăng rõ APHRODITE, đặc biệt thấy rõ giai đoạn 2003 – 2007 Đặc biệt, khu vực Nam Bộ, so với APHRODITE, GSMaP nắm bắt tốt biến đổi lƣợng mƣa năm năm giai đoạn nghiên cứu Nhƣ vậy, GSMaP cho thấy lƣợng mƣa có xu tăng giai đoạn 2001 – 2007 Trong giai đoạn nhỏ, khả nắm bắt xu tăng/giảm lƣợng mƣa GSMaP tốt Tuy nhiên, khu vực Tây Bắc (BI) GSMaP chƣa thể tốt xu biến đổi lƣợng mƣa 3.3 Đánh giá yếu tố mƣa cực trị Rx1day Khi xem xét dƣới khía cạnh tƣợng thời tiết cực đoan yếu tố cƣờng độ mƣa diện mƣa đặc trƣng cho tƣợng mƣa cực trị đƣợc đặc biệt quan tâm 55 Hình 3.16 Lƣợng mƣa ngày lớn GSMaP (trái), APHRODITE (phải) giai đoạn 2001-2007 Đơn vị mm/ngày Nhƣ nói Chƣơng II, mƣa lớn đặc biệt mƣa thời gian ngắn kết hợp với địa hình gây lũ qt, lũ ống, sạt lở đất đá chí cịn liên quan đến tính mạng ngƣời Do đó, để xem xét khả biểu diễn tƣợng mƣa cực đoan, số liệu GSMaP với APHRODITE thông qua lƣợng mƣa ngày lớn Từ Hình 3.16 cho ta thấy lƣợng mƣa ngày lớn tập trung khu vực ven biển miền Trung đƣợc thể GSMaP APHRODITE, đặc biệt thể tâm mƣa ngày lớn khu vực Thừa Thiên Huế với lƣợng mƣa ngày lên đến 400mm/ngày Tuy nhiên, GSMaP thể bật tâm mƣa số tỉnh phía Bắc Hải Phịng, Hải Dƣơng, Nam Định, Ninh Bình với lƣợng mƣa lên đến 600mm/ngày, cịn APHRODITE lại khơng thể hiên lƣợng mƣa ngày lớn khu vực Nhƣ vậy, biểu diễn lƣợng mƣa ngày lớn nhất, GSMaP thể tốt khu vực miền Trung, nhƣng ƣớc lƣợng lƣợng mƣa ngày lớn cao số khu 56 vực miền Bắc 3.4 Đánh giá số kiện mƣa lớn điển hình Để đánh giá đƣợc thêm khả biểu diễn lƣợng mƣa GSMaP, tác giả lựa chọn đợt mƣa lớn nhƣ trình bày Chƣơng I 3.4.1 Đợt mƣa ngày 14 – 17/5/2001 Trên Hình 3.17 cho thấy so với APHRODITE số liệu mƣa quan trắc, GSMaP biểu diễn đƣợc tâm mƣa khu vực ven biển miền Trung (180220mm/ngày), tâm mƣa ven biển khu vực Bắc Bộ Nam Bộ, GSMaP lại cho ƣớc lƣợng lƣợng mƣa thấp hơn, vùng mƣa bé so với APHRODITE Nhƣng xét đại diện trạm Kỳ Anh tâm mƣa lớn vào đợt mƣa Trên Hình 3.17c thấy GSMaP APHRODITE thiên thấp so với số liệu mƣa quan trắc GSMaP bắt tốt thời điểm mƣa, biến trình mƣa ngày 14 đến ngày 17 (a) (b) 57 160 140 120 GSMaP Aphro Obs 100 80 60 40 20 14 15 16 17 (c) Hình 3.17: Tổng lƣợng mƣa đợt mƣa lớn ngày 14-17/5/2001 (a) GSMaP, (b) APHRODITEvà (c) so sánh số liệu mƣa ngày đợt mƣa lớn GSMaP, APHRODITE số liệu mƣa quan trắc trạm Kỳ Anh 3.4.2 Đợt mƣa ngày 17 – 22/9/2002 (a) (b) 58 350 GSMaP Aphro Obs 300 250 200 150 100 50 18 19 20 21 22 (c) Hình 3.18: Tổng lƣợng mƣa đợt mƣa lớn ngày 17-22/9/2002 (a) GSMaP, (b) APHRODITEvà (c) so sánh số liệu mƣa ngày đợt mƣa lớn GSMaP, APHRODITE số liệu mƣa quan trắc trạm Kỳ Anh Trong đợt mƣa lớn này, so với APHRODITE số liệu mƣa ngày quan trắc trạm đại diện Kỳ Anh GSMaP không bắt đƣợc vùng mƣa khu vực xảy mƣa lớn 3.4.3 Đợt mƣa ngày 27 – 29/9/2005 (a) (b) 59 250 GSMaP Aphro 200 Obs 150 100 50 27 28 29 (c) Hình 3.19: Tổng lƣợng mƣa đợt mƣa lớn ngày 27-29/9/2005 (a) GSMaP, (b) APHRODITEvà (c) so sánh số liệu mƣa ngày đợt mƣa lớn GSMaP, APHRODITE số liệu mƣa quan trắc trạm Quỳnh Lƣu Trong kiện mƣa lớn ngày 27-19/9/2015, số liệu GSMaP cho thấy tổng lƣợng mƣa ngày chủ yếu số tỉnh miền Trung số tỉnh khu vực Nam Bộ, tổng lƣợng mƣa < 80mm Số liệu APHRODITE lại thể tâm mƣa Bắc Bộ, với tổng lƣợng mƣa > 200mm Nhìn chung, từ Hình 3.19 a, b cho thấy, số liệu GSMaP chƣa thể đƣợc kiện mƣa lớn ngày 27-29/9/2005 Tuy nhiên, Hình 3.19c, với trạm đại diện Quỳnh Lƣu, so với APHRODITE số liệu mƣa quan trắc trạm GSMaP cho thấy đƣợc biến trình lƣợng mƣa ngày mƣa lớn, nhƣng lƣợng chƣa thể đƣợc đợt mƣa lớn nhƣ APHRODITE số liệu quan trắc Nhƣ vậy, xét trƣờng hợp mƣa lớn cụ thể khả GSMaP bắt đƣợc biến trình mƣa, nhiên xem xét diện lƣợng GSMaP chƣa thể đƣợc tốt 60 KẾT LUẬN Từ kết nghiên cứu rút số kết luận nhƣ sau: Sản phẩm mƣa vệ tinh GSMaP nhìn chung nắm bắt đƣợc dao động theo mùa lƣợng mƣa quan trắc đƣợc trạm mặt đất, ngoại trừ số trạm ven biển miền Trung Việt Nam GSMaP đƣợc vùng mƣa lớn nhƣ Bắc Quang (Hà Giang), Thừa Thiên Huế vùng mƣa nhỏ Móng Cái (Quảng Ninh), vùng mƣa khu vực Tây Nguyên Bên cạnh đó, GSMaP chƣa bắt đƣợc tâm mƣa Phong Thổ (Lai Châu), SaPa (Lào Cai) Cà Mau, tâm mƣa thuộc vùng núi Tây Bắc Bộ GSMaP biểu diễn mƣa tốtở số khu vực nhƣ Đông Bắc, Đồng Bằng Bắc Bộ, Tây Nguyên nhƣng lại cho ƣớc lƣợng lƣợng mƣa thấp Khả biểu diễn GSMaP chƣa tốt tỉnh ven biển miền Trung khu vực Tây Bắc Bộ, đặc biệt, từ hệ số biến thiên lƣợng mƣa năm cho thấy có biến đổi lƣợng mƣa bất đồng khu vực Tây Bắc ven biển miền Trung GSMaP cho thấy khả nắm bắt đƣợc biến trình mƣa theo mùa dịch chuyển mƣa theo vĩ độ, biến trình mƣa, xu lƣợng mƣa bảy vùng khí hậu tốt Tuy nhiên, GSMaP lại chƣa bắt tốt biến trình mƣa, nhƣ tâm mƣa lớn khu vực dọc ven biển miền Trung, xu lƣợng mƣa khu vực Tây Bắc (BI) Trong giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP nắm bắt đƣợc biến trình mƣa theo mùa hầu hết kinh tuyến xét Khi lấy vĩ tuyến 160N phân chia ranh giới hai miền khí hậu Bắc-Nam dựa vào yếu tố địa hình phần dãy núi dãy Trƣờng Sơn đâm ngang sát biển, GSMaP thể đƣợc cực đại mƣa Tây Nguyên tỉnh thuộc duyên hải Nam Trung Bộ Tuy nhiên, GSMaP rõ đƣợc tâm mƣa lớn nhƣ khu vực Thừa ThiênHuế, thay vào lại tâm mƣa thuộc tỉnh Bắc Bộ GSMaP cho thấy tác động hiệu ứng địa hình sƣờn đón gió dãy núi Trƣờng Sơn chạy dọc theo biên giới phía Tây Việt Nam Tuy nhiên GSMaP cho lƣợng mƣa ƣớc lƣợng thấp Đặc biệt GSMaP đánh giá thấp lƣợng mƣa đáng kể vùng ven biển miền Trung Việt Nam tức phía sƣờn đón gió phía 61 đơng dãy Trƣờng Sơn Nên sử dụng sản phẩm mƣa vệ tinh GSMaP cần đặc biệt ý đến dải ven biển miền Trung GSMaP thể rõ lƣợng mƣa ngày lớn nhất, đặc biệt khu vực miền Trung, nhƣng ƣớc lƣợng lƣợng mƣa ngày lớn số tỉnh phía bắc Khi xét trƣờng hợp mƣa lớn cụ thể khả GSMaP bắt đƣợc biến trình mƣa, nhiên xem xét lƣợng GSMaP chƣa thể đƣợc tốt Nhƣ vậy, số liệu mƣa vệ tinh GSMaP khu vực Việt Nam nhƣ bảy vùng khí hậu phục vụ tốt cho tốn khí hậu, nhiên sử dụng cần ý tới khu vực Tây Bắc, ven biển miền Trung hay khu vực chế độ thời tiết bị ảnh hƣởng yếu tố địa hình cần có thêm nhiều nghiên cứu đƣa phƣơng pháp khắc phục hạn chế để có số liệu mƣa vệ tinh GSMaP hoàn chỉnh toàn Việt Nam 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Bùi Minh Sơn, Phan Văn Tân (2009), “Thử nghiệm dự báo mƣa lớn khu vực Nam Trung Bộ mơ hình MM5”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Hà Nội 4(580), 9-18 Bùi Thị Khánh Hịa, Ngơ Đức Thành, Phan Văn Tân(2010),“Nghiên cứu đánh giá nguồn số liệu khác phục vụ cho toán định lƣợng mƣa sử dụng số liệu đa Việt Nam”,Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 584, 31-41 Ngô Đức Thành, Phan Văn Tân (2012), “Kiểm nghiệm phi tham số xu biến đổi số yếu tố khí tƣợng cho giai đoạn 1961-2007”,Tạp chí Khoa họcĐHQGHN, khoa học tự nhiên công nghệ, 28, 129-135 Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu (1988), Khí hậu Tài Nguyên Khí hậu Việt Nam, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Nguyễn Khánh Vân (2012),“Vai trị hình thái địa hình mƣa lớn vùng Bắc Trung Bộ phân hóa bắc nam Đèo Ngang”Tạp chí Các khoa học Trái Đất 34(1), 38-46 Nguyễn Mẫn (2015), “Phát triển mạng lƣới quan trắc khí tƣợng thủy văn giám sát biến đổi khí hậu”, Tạp chí Tài nguyên Môi trường Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Quốc Anh(2015)“Khai thác sử dụng số liệu mƣa vệ tinh dự báo lũ lƣu vực sông Mê Kông (từ Chiang Saen đến Strung Streng)”,Tạp chí Khoa học: Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 222-230 Phùng Kiến Quốc (2013), Xây dựng tiêu xác định mưa dông cho trạm đa thời tiết Tam Kỳ, Luận văn thạc sĩ khoa học, Trƣờng Đại Học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội Tạ Văn Đa (2012),“Phƣơng pháp đo mƣa đa thời tiết vài nhận xét đo mƣa đa Việt Nam”, Hội thảo khoa học Quốc gia Khí tƣợng Thủy văn, Mơi trƣờng Biến đổi Khí hậu 10 Trần Tân Tiến, Nguyễn Minh Trƣờng, Công Thanh, Kiều Quốc Chánh(2004),“Sử 63 dụng mô hình RAMS mơ đợt mƣa lớn Miền Trung tháng 9-2002”,Tạp chí Khoa học, ĐHQG Hà Nội, No3 PT, 51-60 11 Trung tâm Quốc gia dự báo khí tƣợng thủy văn (2002),Đặc điểm khí tượng thủy văn năm 2001 12 Vũ Thanh Hằng, Chu Thị Hƣờng, Phan Văn Tân (2009), “Xu biến đổi lƣợng mƣa ngày cực đại Việt Nam giai đoạn 1961-2007”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, khoa học tự nhiên vàcông nghệ, 25, số 3S, 423-430 Tiếng Anh 13 Adeyewa, Z.D., Nakamura, K (2003),“Validation of TRMM Radar Rainfall Data over Major Climatic Regions in Africa”,J Appl Meteor, 42:331-347 14 Bell, T L., Kundu P K (2014),“Comparing satellite rainfall estimates with rain gauge data: Optimal strategies suggested by a spectral model”,Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Vol 108 15 Chen, T.-C., J.-D.Tsay, M.-C.Yen, and J.Matsumoto(2012a),“Interannual variation of the late fall rainfall in central Vietnam”J Climate, 25, 392–413 16 Duo, C., Tundrop, P., Ghancan, N., Bajracharya, S., Shrestha, M., Jianping, G (2011),“Validation of the Satellite-Derived Rainfall Estimates over the Tibet”, Acta Meteor Sinica, 25(6):734-741 17 Hijmans, R.J., Cameron, S.E, Parra, J L, Jones, P G and Jarvis, A (2005),“Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas”,International Journal of Climatology, 25(15), 1965-1978 18 Ebert, E E., J E Janowiak, and C Kidd, (2007),“Comparison of near-real-time precipitation est imates from satellite obser- vations and numerical models” Bull Amer Meteor Soc., 88, 47–64 19 Ebert, E E., M J Manton, P A Arkin, R J Allam, G E Holpin, andA Gruber (1996), “Results from the GPCP algorithm intercomparison programme”,Bull Am Meteorol Soc., 77, 2875–2887 20 Endo N and et al, (2009),“Trends in Precipitation Extremes over Southeast 64 Asia”,SOLA, 168-171 21 Gottschalck, J., J Meng, M Rodell, and P Houser, (2005),“Analysis of multiple precipitation products and preliminary assessment of their impact on Global Land Data Assimilation System land surface states”,J Hydrometeor., 6, 573–598 22 Harris, A., Rahman, S., Hossain, F., Yarborough, L., Bagtzoglou, A.C., Easson, G (2007), “Satellite based Flood Modeling Using TRMM-based Rainfall Product”,Sensors, 7:3416-3427 23 Joyce, R J., J E Janowiak, P A Arkin, and P Xie, (2004),“CMORPH: A method that produces global precipitation estimates from passive microwave and infrared data at high spatial and temporal resolution”,J Hydrometeor., 5, 487–503 24 Kubota, T., S Shige, H Hashizume, K Aonashi, N Takahashi, S Seto, M Hirose, Y Takayabu, K Nakagawa, K Iwanami, T Ushio, M Kachi, and K Okamoto, (2007),“Global precipitation map using satellite-borne microwave radiometers by the GSMaP project: Production and validation”IEEE Trans Geosci Remote Sens., 45, 2259–2275 25 Kubota, T., T Ushio, S Shige, S Kida, M Kachi, and K Okamoto, (2009),“Verification of high-resolution satellite-based rainfall estimates around Japan using gauge-calibrated ground-radar dataset J Meteor Soc Japan, 87A, 203–222 26 Matsumoto, J., (1997),“Seasonal transition of summer rainy season over Indochina and adjacent monsoon region”, Adv Atmos Sci., 14, 231–245 27 Mei, Y., Anagnostou, E, N., Nikolopoulos, E, I , Borga, M (2014),“Error Analysis of Satellite Precipitation Products in Mountainous Basins”,J Hydrometeor, 15, 1778–1793 28 Mustafa, M (2007), “Validation of Satellite-based Rainfall Estimation over the Limpopo Basin (MSc Thesis)”, Zimbabwe: University of Zimbabwe 29 Ngo-Duc T., J Matsumoto, H Kamimera, and H.-H Bui, (2013),“Adjustment of the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) data over the Thu Bon-Vu Gia basin in Central Vietnam by using artificial neural networks”,Hydrological 65 Research Letters, 7(4), 85-90 30 Okamoto, K., Shige, S., Kachi, M., Kubota, T., Ushio, T (2011),“The Global Precipitation Map Produced by Spaceborn Microwave Radiometers and It’s Application-Overview of the GSMaP (Global Satellite Mapping of Precipitation) Project”, IEEE, p 31 Okamoto, K., Iguchi, T., Takahashi, N., Ushio, T., Awaka, J., Kozu, T., Shige, S., Kubota, T (2007),“High Precision and High Resolution Global Precipitation Map from Satellite Data”,Proceedings of ISAP (pp 506-509) Niigata, Japan: IEICE 32 Olson, W S., (1989), “Physical retrieval of rainfall rates over the ocean by multispectral microwave radiometry: Application to tropical cyclones”, J Geophys Res., 94, 2267–2280 33 Prakash, S, K Mitra, A, Rajagopal., E N, Pai., D S (2015),“Assessment of TRMM-based TMPA-3B42 GSMaP precipitation products over India for the peak southwest monsoon season”,Int J Climatol Published online in Wiley Online Library DOI: 10.1002/joc.4446 34 Sapiano, M R P., and P A Arkin, (2009),“An intercompari-son and validation of high-resolution satellite precipitation estimates with 3-hourly gauge data”, J Hydrometeor, 10,149–166 35 Seto, S., Tsunekawa, T., Oki, T (2012),“A new rain detection method to complement high-resolution global precipitation products”,HydrologicalResearch Letters, 6: 82-86 36 Shige, S., S Kida, H Ashiwake, T Kubota, and K Aonashi, (2013),“Improvement of TMI rainretrievals in mountainous areas”,J Appl Meteor Climatol., 52, 242‐254 37 Simpson, J., C Kummerow, W.-K Tao, and R F Adler, (1996),“On the tropical rainfall measuring mission (TRMM)”,Meteor Atmos Phys., 60, 19–36 38 Sorooshian, S., K.-L Hsu, X Gao, H V Gupta, B Imam, and D Braithwaite, (2000),“Evaluation of PERSIANN system satellite-based estimates of tropical rainfall”,Bull Amer Meteor Soc., 81, 2035–2046 66 39 Strangeways, I (2007), “Precipitation Theory, Measurement and Distribution”, Cambridge, Cambridge Univerisity Press 40 Testik, F., Gebremichael, M.(2011),“Rainfall: State of the Science”, Eos,92(43):378-379 41 Tian, and Coauthors, (2009), “Component analysis of errors in satellite-based precipitation estimates”,J.Geophys Res.,114,D24101 42 Tian, Y., C D Peters-Lidard, B J Choudhury, and M Garcia,(2007),“Multitemporal analysis of TRMM-based satellite precipitation products for land data assimilation applications” J Hydrometeor.,8,1165–1183 43 Ushio, T., Aonashi, K., Kubota, T., Shige S., Kachi, M., Oki, R., Okamoto, K, Yoshida, S., Kawasaki (2013),“Seventeenth International Water Technology Conference”,IWTC17 44 Ushio, T., T Kubota, S Shige, K Okamoto, K Aonashi, T Inoue, N Takahashi, T Iguchi, M Kachi, R Oki, T Morimoto, and Z Kawasaki, (2009),“A Kalman filter approach to the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) from combined passive microwave and infrared radiometric data”,J Meteor Soc Japan, 87A, 137151 45 Veerakachen, W., Raksapatcharawong, M., Seto, S (2014),“Performance evaluation of Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)products over the Chaophraya River basin, Thailand”,Hydrological Research Letters 8(1), 39–44 46 Villarini, G., Mandapaka, P.V., Krajewski, W.F., Moore, R.J (2008), “Rainfall and sampling uncertainties: A rain gauge perspective”,Journal of Geophysical Research, Vol 113, D11102 47 World Meteorological Organization, (2011),Guide to Climatological Practices, WMO-No.100 Geneva 48 Yokoi, S., and J Matsumoto, (2008),“Collaborative effects of cold surge and tropical depression-type disturbance on heavy rainfall in central Vietnam”,Mon Wea Rev., 136, 3275–3287 49 Yokoi, S., T.Satomura, and J.Matsumoto, (2007),“Climatological characteristics of 67 the intraseasonal variation of precipitation over the Indochina Peninsula”, J Climate, 20, 5301–5315 50 Yatagai, A., O Arakawa, K Kamiguchi, H Kawamoto, M I Nodzu, and A Hamada, (2009),“A 44-year daily gridded precipitation dataset for Asia based on a dense network of rain gauges”, SOLA, 5, 137-140 51 Yudong Tian, Christa D Peters-Lidard, Robert F Adler, Takuji Kubota, and Tomoo Ushio, (2010),“Evaluation of GSMaP Precipitation Estimates over the Contiguous United States”,J Hydrometeor, 11, 566–574 52 Schaake, J., (2004),“Application of prism climatologies for hydrologic modeling and forecasting in the western U.S”, Amer Meteor Soc., 5.3 (Available online at http://ams.confex.com/ams/pdfpapers/72159.pdf.) 68 ... số liệu mƣa vệ tinh GSMaP xa bổ sung số liệu mƣa vệ tinh GSMaP vào kho liệu mƣa cho nghiên cứu mƣa Việt Nam có ý nghĩa thực tiễn Chính đề xuất đề tài: ? ?Đánh giá số liệu mưa vệ tinh GSMaP cho khu. .. lƣới kinh v Dựa số liệu mƣa vệ tinh GSMaP, APHRODITE ta có đƣợc phân bố lƣợng mƣa trung bình cho giai đoạn 2001-2007 cho tồn khu vực Việt Nam Hình 3.2a cho thấy số liệu GSMaP thể khu vực tập trung... lƣợng mƣa trung bình tháng số liệu GSMaP với số liệu mƣa quan trắc trạm, số liệu mƣa APHRODITE với số liệu mƣa quan trắc trạm số liệu mƣa GSMaP APHRODITE cách nội suy số liệu điểm lƣới trạm gần